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对数字文本进行准确高效的分类是保证数字资源被全面检索和充分利用的基础.本文以Boosting算法为基本框架,详细论述了数字图书馆建设过程中,数字文本分类过程所采用的算法,设计了一个综合了Nalve Bayes算法和Boosting算法的文本自动分类系统模型,并通过实验证明了该分类器的准确性.
基于Boosting算法的文本自动分类器模型设计
【摘 要】
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对数字文本进行准确高效的分类是保证数字资源被全面检索和充分利用的基础.本文以Boosting算法为基本框架,详细论述了数字图书馆建设过程中,数字文本分类过程所采用的算法,设
【机 构】
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广州医学院广州510182
【出 处】
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高校图书馆工作
【发表日期】
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2004年5期
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